PaperQA
RAG-система для научных статей с цитируемыми ответами: ищет по литературе, собирает контекст и отвечает со ссылками на конкретные работы.
RAG-система для научных статей с цитируемыми ответами: ищет по литературе, собирает контекст и отвечает со ссылками на конкретные работы.
Официальный реестр серверов Model Context Protocol: поиск проверенных MCP-серверов, их схем и метаданных от создателей протокола.
Открытая Perplexica — альтернатива Perplexity: поиск с LLM, локальные модели через Ollama, фокусные режимы и ответы со ссылками.
Открытая альтернатива Perplexity: поисковик на базе LLM с поддержкой XAI, OpenAI и Groq — красивый интерфейс и прозрачные ответы со ссылками.
MCP-сервер Exa: нейросетевой поиск по смыслу, поиск похожих страниц и автоматическое получение контента для ИИ-агентов.
Агент глубокого поиска по своим данным от создателей Milvus: раскладывает вопрос на подзапросы, ищет в векторной БД и синтезирует развёрнутый ответ со ссылками.
Мультиязычный OCR-инструментарий от Baidu: распознавание, таблицы, штампы и формулы — с серверным и мобильным развёртыванием.
Точный OCR и анализ макета документов на 90+ языках: распознаёт текст, таблицы, колонки и читает порядок чтения.
MCP-сервер для метапоисковика SearXNG: агенты ищут в сотнях источников через ваш собственный приватный сервер поиска.
Официальный MCP-сервер SerpApi: агенты получают результаты поиска Google, карты, новости и ответы из любых стран.
API парсинга документов от LlamaIndex: превращает сложные PDF, таблицы и презентации в чистый Markdown для LLM и RAG.
Векторный поиск «всё включено»: тензорный и полнотекстовый поиск, гибридный скоринг и встроенные эмбеддинги в одном движке.
Открытая реализация глубокого исследования в стиле OpenAI от LangChain: многошаговый агент с промежуточными отчётами и цитатами.
MCP-сервер на базе Docling: агенты конвертируют сложные документы в чистый Markdown и структурированные данные.
Популярный инструмент для академической работы с ИИ: перевод и объяснение PDF-статей, генерация LaTeX и рецензирование.
Утилита Microsoft для конвертации файлов в Markdown: PDF, Office, аудио и изображения — единый текстовый формат для LLM.
Система Стэнфорда для генерации Википедия-подобных статей: агенты задают вопросы, ищут источники и пишут структурированные обзоры.
Автономный исследователь: планирует поиск, просматривает десятки источников и собирает подробный отчёт с цитатами.
Открытый ИИ-копилот для личных знаний: поиск и чат по заметкам, документам и GitHub-проектам с онлайн- и офлайн-моделями.
Приватный ChatGPT для ваших документов: всё работает локально — ни один байт не покидает вашу машину.